Python高阶函数用法

map函数的用法

map : map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

reduce函数的用法

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场

from functools import reduce
>>> def func(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(func, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

如果是完成字符串转数字了,那么就可以采用map与reduce组合

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>>> from functools import reduce
>>> def func(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> def tran(s):
...     digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
...     return digits[s]
...
>>> reduce(func, map(tran, '13579'))
13579>>>reduce(lambda x,y:10*x+y, map(tran,'13579'))  #字符串也是可迭代的
13579

对于一般的函数表达式我们建议采用lambda函数实现,下面我们用lambda函数改写

>>>reduce(lambda x,y: x*10+y , [1,3,5,7,9])
13579
>>>reduce(lambda x,y:10*x+y, map(int,['1','3','5','7','9']))
13579
>>>reduce(lambda x,y:10*x+y, map(int,['1','3','5','7','9']))
13579

filter过滤函数

filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。

def not_empty(s):return s and s.strip()list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']))
# 结果: ['A', 'B', 'C']

注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。

一般我们也会与lambda函数配合,非常方便的取代if判断效果.

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class BookViewModel:self.publisher = book['publisher']self.author = book['author']self.price = book['price']def intro(self):intros = filter(lambda x:True if x else False,[self.author,self.publisher,self.price])return '/'.join(str(s) for s in intros)

lambda x:True if x else False可以实现对x是否为空的判定,X存在返回True,并保留,X不存在返回空并排除.

注意:

join函数组合可迭代对象时,当对象中存在数字与字符串类型不同时,需要转成统一格式再组合.一般采取的做法是先遍历可迭代对象转统一格式后合并. '/'.join(str(s) for s in intros)

sorted函数

Python内置的sorted()函数

>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21])
[-21, -12, 5, 9, 36]

sorted()函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个key函数来实现自定义的排序，例如按绝对值大小排序：

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>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]

字符串的排序

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'])
['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

默认情况下，对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于’Z’ < ‘a’，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。

sorted函数中key可以实现用户自定义排序规则,而不仅仅限于简单排序

>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower, reverse=True)
['Zoo', 'Credit', 'bob', 'about']

key=str.lower按照统一小写排序, reverse=True实现反向排序.

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